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Enregistrement W6999690983

Development of a full TSC analysis pipeline: preliminary applications in aMCI and AD

2025· dissertation· en· W6999690983 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIRIS Research product catalog (Sapienza University of Rome) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimitingMultiple sclerosisHuman brainMagnetic resonance imagingExtracellularPipeline (software)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sodium (23Na) has a crucial role in cellular homeostasis, pH regulation, and action potential propagation in muscle and neuronal fibers. Healthy tissues are characterized by low intracellular concentration [Na]1 and high extracellular concentration [Na]e, maintained by the sodium-potassium pump. The human brain consumes nearly 50% of its energy to maintain this gradient, highlighting its importance. In fact, abnormal sodium levels in the brain can lead to cellular apoptosis and necrosis, resulting in severe neurological impairments. Sodium magnetic resonance imaging (23Na-MRI) has recently seen significant growth due to its ability to non-invasively quantify sodium levels in the brain. However, the technique is hampered by several technical challenges because of sodium nuclear magnetic intrinsic properties: low gyromagnetic ratio, short T2* relaxation times, and low concentration in human tissues. These factors result in long acquisition times, incompatible with clinical activities, and low signal-to-noise ratio (SNR). In addition, 23Na-MRI requires specialized hardware, pulse sequences, and advanced reconstruction methods, as well as extensive post-processing steps that can be time-consuming and dependent on operator expertise. These challenges have all contributed to limiting its adoption in clinical practice, despite sodium's involvement in many neurological disorders, including multiple sclerosis (MS), Alzheimer’s (AD), stroke, epilepsy, cancer, and traumatic brain injury (TBI). This work aims to develop an acquisition setup and a fully automated TSC analysis pipeline to make the technique suitable for clinical practice, even for operators with no prior experience. For the acquisitions, we used the Fermat LOoped oRthogonally Encoded Trajectories (FLORET), which has already yielded promising results in vivo with acquisition times compatible with clinical practice at 3T, and data were reconstructed offline with MATLAB. For the calibration method, we used external sodium references positioned in phantom holders we designed to ensure patient comfort and the use of the same phantom masks for all acquisitions and post-processing steps. The post-processing pipeline was designed to perform the following tasks automatically: reconstruction, denoising, estimation of SNR and calibration curve, estimation of sodium levels in brain tissues, and coregistration of sodium maps in the Montreal Neurological Institute (MNI) space for group studies. It completed all these steps within approximately 4 minutes, facilitating the analysis and mitigating errors related to inter- or intra-operator variability or operator expertise. The acquisition setup and the analysis pipeline were tested at IRCCS Santa Lucia, where 23Na-MRI was conducted for the first time and included in a PNRR project on mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's (AD) patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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